基于軟件工程的智能農機系統設計與優化

呂澤昊

（山西應用科技學院，山西 太原 030062）

農業正迎來前所未有的技術變革，智能農機系統的廣泛應用就是其中之一[1]。這一領域的快速發展為現代農業帶來了革命性的改變，提高了生產效率，減少了資源浪費，并有助于應對糧食安全和環境可持續性等重大挑戰[2]。因此，探索基于軟件工程的智能農機系統設計與優化方法，有望為農業現代化和智能化提供有力支持，促進農業產業的可持續發展。

現如今，智能化發展已經逐漸受到社會各行各業的廣泛關注，國家不斷投入相關資金用于技術的研發與智能農機的創新發展。在現代化農業發展的前提下，若依舊使用傳統技術便難以適應現代化農業發展對智能農機的現實需要。針對上述問題，筆者認為軟件工程可以優化智能農機系統，提升該系統運行的安全性與穩定性。

1 智能農機概述

智能農機是一種利用現代科技手段，結合農業生產實際，實現農業生產自動化、智能化的機械設備[3]。智能農機主要由感知系統、控制系統、執行系統和通信系統四個部分組成，是一種能夠完成種植、收割、加工等多種農業工作的高效率、高質量的生產工具。對于農業現代化而言，智能農機不僅可以提高農業生產效率和質量，還可以節約人力資源和物資資源，減少環境污染，促進農業可持續發展[4]。作為現代科技發展成果，其結構形式也具有靈活性和適應性的特點。如今為了能夠更好地滿足農業生產需求，相關部門已經研制出了一套可以進行智能識別、智能控制、智能優化的系統，可在復雜的農田環境中自主完成各種任務，有效提高農作物的產量和品質。

此外，智能農機在生產過程中也有很多的優勢：1）能夠根據作物的生長情況，實時監測和調節水肥、防治病蟲害等[5]。2）能夠根據作物的品種和特性，自動選擇合適的種植模式和收獲方式。3）智能農機的操作可以減少對土壤和環境的破壞。4）智能農機可以在惡劣的氣候條件下運行，保證農民的安全，節約能源，減少污染物排放[6]。

2 智能農機的組成與設計情況

2.1 智能農機的組成

智能農機主要由感知系統、控制系統、執行系統和通信系統四個部分組成，具體如下：

1）感知系統。該系統負責收集農田環境和作物生長的相關信息，如溫度、濕度、光照、土壤、病蟲害等，通過傳感器和攝像頭等設備，將信息轉換為電信號，傳輸給控制系統[7]。

2）控制系統。該系統負責對感知系統收集的信息進行分析和處理，根據預設的目標和策略，生成相應的控制指令，傳輸給執行系統。

3）執行系統。該系統負責根據控制系統的指令，驅動各種執行機構，如電動機、液壓缸、氣動閥等，完成各種農業作業任務，如播種、施肥、灌溉、除草、收割等。

4）通信系統。該系統負責實現智能農機與其他設備或人員的信息交互，如無線網絡、藍牙、GPS等，可以實現遠程監控和控制、數據傳輸和共享、故障診斷和維修等功能。

2.2 設計情況

2.2.1 多功能設計

智能農機設計可執行多種不同的農業作業任務，如耕作、播種、施肥、灌溉、除草、收割等[8]。其優勢在于農機可以通過更換不同的工作頭或者調整不同的參數來適應不同的農業需求。例如，當需要進行播種操作時，智能農機可以配備播種工作頭，根據所種植的作物和所需的種植密度，調整播種深度和間距。當需要施肥操作時，可以切換到施肥工作頭，并根據土壤分析結果和植物的養分需求來確定施肥量和方法。這種多功能設計大大提高了智能農機的利用率和效益，使其能夠滿足不同作物和不同生產環境的要求。

2.2.2 自適應控制

自適應控制使智能農機能夠根據不同的作物類型和環境條件自動調整和優化其操作。利用各種自適應控制技術，如模糊控制、神經網絡控制和遺傳算法等，來實現智能農機的高度適應性和穩定性[9]。例如，在面對不同類型的土壤時，智能農機可以根據土壤質地和濕度進行自動調整，以確保施肥和灌溉的準確性。還可以根據作物的生長情況和天氣條件來自動調整播種和收割的速度和深度。這種自適應控制能力使農機能夠更好地適應不斷變化的農業條件，提高了生產的穩定性和效率。

2.2.3 無人駕駛技術

智能農機利用各種導航和定位技術，如GPS、INS（慣性導航系統）、激光雷達等，實現自主導航和定位[10]。通過這些技術，智能農機能夠在農田中精確地定位自己，并按照預定的路線和軌跡進行操作。無人駕駛技術還包括與其他設備和人員的信息交互。通過無線通信技術，如Wi-Fi、藍牙、ZigBee等，智能農機可以與農場管理系統或操作員進行實時通信。使得農機能夠接收指令、傳輸數據，并與其他智能設備或傳感器進行協作。無人駕駛技術提高了智能農機的自主性和智能性，減少了人工干預的需求。

2.2.4 人工智能技術

人工智能技術在智能農機中的應用實現了更高級別的智能決策和行為。這包括圖像識別、語音識別、自然語言處理和專家系統等技術。例如，通過圖像識別技術，智能農機可以識別作物的生長狀態和病蟲害情況，以便采取適當的措施。語音識別和自然語言處理技術使操作員與農機進行語音交互，發送指令并接收反饋。專家系統基于大量的農業知識和數據提供決策支持，可以確定最佳播種時間或施肥方案。這些人工智能技術使智能農機具備更高級別的智能性，能夠更準確地適應不同的農業情境，提高生產的質量和效率。智能農機的發展代表了現代科技在農業領域的重要應用，為農業現代化和精細化生產提供了有力支持。

3 基于軟件工程的智能農機處理系統設計與優化

3.1 硬件設計與優化

3.1.1 硬件設計

1）傳感器模塊是智能農機的感知系統，用于采集農作物的生長環境參數和農機的運行狀態參數。這個模塊采用了Arduino UNO開發板，其內部元件如下：①14個數字輸入/輸出引腳，可用于連接各種傳感器和執行器。②6個可用作PWM輸出的引腳，可用于控制電機等設備的速度。③6個模擬輸入引腳，用于接收模擬傳感器數據。④USB接口和電源插座，用于供電以及與其他設備連接。⑤ICSP頭和復位按鈕，用于開發和調試。

2）控制模塊是智能農機的大腦，用于根據傳感器模塊的數據實現對農機的智能控制。這個模塊采用了Raspberry Pi 4B單板計算機，其內部元件如下：①4 GB內存和64位四核處理器，提供強大的計算能力。②雙頻無線局域網和藍牙5.0，用于無線通信和遠程控制。③千兆以太網，用于高速數據傳輸。④USB接口，用于連接外部設備。

3）通信模塊用于實現農機與遠程服務器的數據交互，如上傳傳感器數據、下載控制指令等。通信模塊采用SIM800L GSM/GPRS模塊，支持GSM/GPRS四頻段（850 MHz/900 MHz/1 800 MHz/1 900 MHz），可實現語音、短信和數據傳輸功能。

4）執行模塊用于根據控制模塊的指令，驅動農機的各個執行部件，如電機、舵機、噴頭等。執行模塊采用L298N雙H橋直流電機驅動板，可以同時驅動兩路直流電機或一路步進電機，最大輸出電流為2 A。

3.1.2 硬件優化

在智能農機的硬件設計中，有幾個關鍵部分可以進行優化，以提高性能和可靠性：

1）傳感器選擇和布局優化。選擇適合不同農業任務的傳感器，并將其合理布局，以確保準確采集環境參數和農機狀態信息。采用高精度傳感器和防水設計，以適應不同的農田條件。

2）控制模塊性能提升。如果需要更復雜的決策和計算，可以考慮升級控制模塊的性能，例如增加內存和處理器速度，以處理更大規模的數據和更復雜的算法。

3）增強通信模塊可靠性。在遠程通信方面，考慮增加冗余通信方式，如備用SIM卡或其他通信協議，以確保通信的穩定性和可用性。

4）提高執行模塊精度。采用高精度執行器和電機控制器，以實現更精確的操作，特別是在需要精確定位和噴灑的農業任務中。

5）電源管理和節能設計。優化電源管理系統，以延長農機的工作時間，減少能源消耗。考慮使用可再生能源或高效電池系統。

3.2 軟件設計與優化

1）數據采集模塊通過Arduino UNO開發板上連接的各種傳感器，如溫濕度傳感器、光照傳感器、土壤水分傳感器、速度傳感器、方向傳感器、GPS模塊等，實時采集農作物的生長環境參數和農機的運行狀態參數，并將這些數據通過串口通信協議發送給控制模塊的Raspberry Pi 4B單板計算機。同時，該模塊還可以將這些數據通過SIM800L GSM/GPRS模塊，利用無線網絡技術，發送給遠程服務器，以便進行遠程監控和管理。

2）數據處理模塊通過Raspberry Pi 4B單板計算機上運行的軟件工程程序，根據數據采集模塊發送的數據，實現對農機的智能控制算法。該模塊首先從遠程服務器接收控制指令，如開始、停止、暫停、恢復等，并根據指令執行相應的操作。然后，該模塊根據數據采集模塊發送的農作物的生長環境參數，實現對農作物的智能識別和分類，如基于支持向量機（SVM）的農作物識別算法，可以將農作物分為水稻、小麥、玉米等不同種類，并根據不同種類的農作物，設定不同的噴灑參數，如噴灑量、噴灑時間、噴灑間隔等。最后，該模塊根據數據采集模塊發送的農機的運行狀態參數，實現對農機的智能控制和優化，如基于比例-積分-微分（PID）的速度控制算法，根據農機當前的速度和目標速度，自動調節電機的轉速和方向；基于A*的路徑規劃算法，根據農機當前的位置和目標位置，自動規劃出最優的行駛路徑，并避開障礙物。

3）數據顯示模塊通過Raspberry Pi 4B單板計算機上連接的顯示屏，顯示農機當前狀態和農作物的生長環境參數。該模塊利用圖形用戶界面（GUI）技術，設計了一個簡潔美觀的界面，可以實時顯示以下信息：農機當前的速度、方向、位置、電量等；農作物當前生長環境的溫度、濕度、光照及土壤水分等；農機當前執行的控制指令和操作狀態；農機當前識別出的農作物種類和噴灑參數。

4）數據存儲模塊通過Raspberry Pi 4B單板計算機上連接的內存卡，存儲數據采集模塊和數據處理模塊產生的數據。該模塊利用數據庫技術，設計了一個合理的數據表結構，可以有效地存儲以下數據：農作物生長環境參數和農機運行狀態參數；控制指令和控制算法；農作物識別結果和噴灑參數；農機行駛路徑和障礙物信息。這些數據可以用于歷史數據分析和故障診斷，以提高系統的性能和可靠性。

4 結論

綜上所述，基于軟件工程的智能農機系統是農業領域的一項重要創新，將對全球農業產業產生深遠的影響。通過不斷優化和發展，這一系統將為提高農業生產效率、保障糧食安全和發展可持續農業作出重要貢獻。它代表了科技與農業的有益融合，為智慧農業帶來了更大的希望和更廣闊的前景。